直近の対戦
敗北ランクマッチ
M.
ZAM.更新：6 日前
Steam
Japanクラブ · HelpmeSiguResanM100%
SteamJapanクラブ · HelpmeSiguResanM100%スナホリ
Lord Bison's Elite Guard
MR 1,417#484,671直近10戦5–5+5直近20戦10–10+8
勝率
47%
34勝 · 39敗 · 保存済み73件
ランクマッチの対戦
73
選択中のモード
勝利
34
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高MR
1,433
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 73 · インポート 0 · グラフ 73 · 保存済み対戦 102
リプレイ未リクエスト
M.ZAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | スナホリ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 57.3% | 18.7% | +38.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.1% | 30.0% | -29.9% | |
| CA | 30.5% | 10.2% | +20.3% | |
| SA2 | 10.2% | 21.0% | -10.8% | |
| SA1 | 23.7% | 33.7% | -9.9% | |
| ドライブガード | 5.3% | 13.4% | -8.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.0% | 7.2% | -3.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.8% | 1.5% | +2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 9.85 | -1.85 | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.75 | -1.35 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 画面端での攻め | 12.50 | 11.91 | +0.59 | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.59 | +0.51 | |
| 投げ | 2.00 | 2.42 | -0.42 | |
| SA3 | 35.6% | 35.2% | +0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
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生成時の根拠データと日付を保持したAIプランです。開くと両方の視点を読めます。
M. Bison · 直近100試合
改善するポイント
パニッシュカウンターの原因を見直す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.07
受けたパニッシュカウンターと決めたものを各5回確認します。空振りとガード後の隙を分けてから、練習する課題を選びましょう。
試してみよう繰り返す場面をトレーニングで再現し、間合いとフレームメーターを確認します。より安全な選択か、実際に届く反撃を練習しましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.07
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.18
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.8% · 比較対象 1.4%
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.1% · 比較対象 30.3%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.1% · 比較対象 30.3%
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.07
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.07
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.18
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.8% · 比較対象 1.4%
目の前のゲージに合わせる
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.1% · 比較対象 30.3%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.1% · 比較対象 30.3%
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free